我们用class_weight来改变样本的分布权重比例。 同时我们也可以用sample_weight来改变每个样本的权重比例。 我们用代码来模拟下这个过程,第一步构建出样本不均衡的数据集。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import make_blobs # === 第一步...
口score(X,y[, sample_weight]):返回在(X,y)上预测的准确率( accuracy)。 2、SVM非线性分类 sklearn svm SvC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma=auto, coef0=0. 0, shrinking=True, probability=False, tol=0. 001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decis...
全称是C-Support Vector Classification,是一种基于libsvm的支持向量机,由于其时间复杂度为O(n^2),所以当样本数量超过两万时难以实现。 官方源码: sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma='auto',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200,class_weight=None,verbose=...
min_weight_fraction_leaf:default=0.0,叶节点处所需的(所有输入样本的)权重总和的最小加权分数。当未提供sample_weight时,样本具有相同的权重。 max_features:int, float or {“sqrt”, “log2”}, default=None,寻找最佳分割时要考虑的特征数量。 random_state:随机数种子, default=None。 max_leaf_nodes:int...
clf = svm.SVC() clf.fit(X=train_data, y=train_target,sample_weight=None) # 训练模型。参数sample_weight为每个样本设置权重。应对非均衡问题 result = clf.predict(test_data) # 使用模型预测值 print('预测结果:',result) # 输出预测值[-1. -1. 1. 1.] ...
score(X, y[, sample_weight])测量精确度(预测正确样本数/总样本数) 回到顶部 线性SVM实例 源项目是使用ovo实现三分类,这块代码是把其中两类打包,然后进行二分类。 class_0_y_train = [1ifi==0else0foriinself.Y_train] class_0 = SVC(kernel ='linear', C=1e5, decision_function_shape='ovo')#C...
下面简单介绍一下sklearn.svm.OneClassSVM函数的用法: decision_function(self, X)点到分割超平面的有符号距离 fit(self, X[, y, sample_weight])训练出样本 X 的软边界 fit_predict(self, X[, y])训练出样本 X 的软边界后返回标签(是否异常)
class_weight : {dict, 'balanced'}, optional Set the parameter C of class i to class_weight[i...
fit(X, y, sample_weight=None) 拟合模型,用来训练LR分类器,其中X是训练样本,y是对应的标记向量 返回对象,self。 fit_transform(X, y=None, **fit_params) fit与transform的结合,先fit后transform。返回X_new:numpy矩阵。 predict(X) 用来预测样本,也就是分类,X是测试集。返回array。
下面是官方文档给出的为什么会有负数的解释（score函数说明中加粗部分），希望可以帮到你。def score(self, X, y, sample_weight=None):"""Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction.The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), where u is the residualsum of ...